面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法

针对高分辨率遥感影像阴影提取的问题,通过分析影像主成分变换和HIS变换的特征,提出了一种面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法:首先,使用mean shift分割方法进行影像去噪和平滑;然后,结合主成分变换和HIS变换形成了一种阴影检测指数(SDI);最后,通过阈值分割提取阴影信息。选取两景影像进行了阴影提取实验。实验结果表明,SDI能有效地区分阴影与建筑物、水体、蓝色地物、植被等非阴影地物;另外,mean shift分割能有效地去除结果中斑点噪声的影响,提高阴影检测精度。     

面向土壤分类的高光谱反射特征参数模型

提出了一种无损、快速、成本低的土壤分类方法,选取松嫩平原4种典型土壤(黑土、黑钙土、风砂土和草甸土)耕层(0—20 cm)土样的实验室反射光谱数据作为研究对象,采用重采样、包络线消除法处理光谱数据,提取反映反射光谱特征的光谱特征参数,利用K均值聚类(K-means clustering)和决策树(decision tree)分别进行聚类分析和分类模型构建,实现土壤的快速分类。结果表明,利用表层土壤反射光谱特征参数构建的决策树分类模型可以对研究区土壤进行分类。研究成果有望加快土壤制图,为土壤理化性质的时空变化研究提供技术支持。     

基于均值漂移模型的粗差定值定位

针对粗差定值定位问题,该文从观测值与其估值的解析关系出发,提出了一种基于均值漂移模型的粗差定值定位研究思路和方法。首先利用二次投影公式和帽子矩阵的性质,推导出了参数分量和粗差估计值的另一种估计表达式,讨论了相应估计量的统计性质。然后,根据不同情况,构造了粗差检验统计量,并给出了相应的粗差检验步骤。最后,用一组包含不同粗差的模拟算例验证了该文方法的有效性。从理论上丰富了粗差探测的方法,扩大了均值漂移模型的应用范围。     

PolSAR相干斑抑制中的非局部均值滤波研究进展

为促进非局部均值滤波在PolSAR相干斑抑制技术领域的应用与发展,首先简要阐述了非局部均值滤波的基本理论;然后系统梳理了非局部均值在PolSAR相干斑抑制处理中应用的历史沿革,最后深入探讨了现有研究工作的不足之处及其解决之道,为该方向进一步开展研究工作提供有益参考。     

利用粗集理论的声呐图像平滑

保边去噪是图像平滑中的主要问题。声呐图像像素少品质恶劣，保边去噪显得尤为重要。粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具，它为智能信息处理提供了有效的处理技术。将基于粗集理论的均值法应用于声呐图像平滑中，给出了实验结果。结果表明这种方法具有可行性。     

关于函数μ（n）的新均值定理

潘承洞、丁夏畦[1]推广了著名的Bombieri定理，得到了新均值定理。     

绵阳城市热岛效应分析

本文首先采用模糊c-均值聚类法和剔除法,筛选出用于计算绵阳城市热岛强度的10个城市站和15个郊区站,然后利用这25个自动气象站的逐时气温资料,分析2018年绵阳城市热岛效应不同时间尺度的变化特征。结果表明:2018年绵阳存在城市热岛效应,平均热岛强度为0.64℃,表现为弱热岛等级;四季热岛效应冬季最强,其次是春季,夏季和秋季相当;逐月热岛强度3月最大、7月最小;绵阳城市热岛效应存在明显的日变化,热岛强度夜间大于白天,日最大热岛强度几乎均出现在晚上。      

InSAR相位干涉图滤波方法研究

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)中相位干涉图的质量是决定干涉测量精度的关键因素之一。在其他影响因素确定的情况下,干涉图滤波是提高干涉图质量的有效手段。介绍多视数均值滤波与基于梯度的自适应滤波,分析其优缺点,在此基础上,探讨这两种滤波相结合的综合滤波方案,提出直接对InSAR相位干涉图的实部和虚部进行综合滤波的方法,给出具体流程图。最后,通过对实际SAR数据的处理验证所提出的滤波方法抑噪效果明显,且能很好地保持相位干涉图的边缘信息。     

基于时间序列趋势外推改进模型的SISE预测

基于SISE的分布特性和时间序列趋势外推理论,选择了三次多项式时间序列趋势外推模型预测SISE,结果表明该模型可行。为进一步提高预测精度,引入均值平衡因子,改进三次多项式时间序列趋势外推模型,试验证实该算法能有效提高SISE的预测精度。     

一种基于图像灰度直方图相似度计算的室内定位方法

近年来,视觉定位由于定位精度高广泛应用于室内定位与导航。然而,室内环境复杂多变,视觉定位在很多场景下无法实现高精度定位,而且多数视觉定位算法耗时和计算复杂度高,不适用于智能手机。为实现基于智能手机的准确高效定位,本文提出了一种基于图像灰度直方图相似度计算的定位方法。该方法分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段在已知坐标的格网点分别利用智能手机采集图像,提取图像灰度直方图,建立图像灰度直方图图像特征库;在线阶段智能手机在待测点采集图像提取灰度直方图,然后与图像特征库进行相似度计算,选取相似度和最大值的格网作为概略位置,以相似度为权重采用加权均值法得到准确位置。将所提方法和KNN算法进行对比,试验结果表明,该方法的平均定位误差优于0.3 m,与KNN算法相比定位精度提高了40.7%,计算时间优于1.7 s。